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香港理工大学与分子之心联合研究取得重大突破，首创AI零样本酶设计方法SENZ。
2.SENZ方法摒弃了基于蛋白质相似性生成方法，转而基于底物结构相似性检索、创造功能相关的酶。
3.研究团队为验证SENZ的先进性，设计了一个自然界不存在的污染物克星甲基膦酸盐降解酶。
4.结果显示，SENZ生成的酶显著优于基线和天然酶，为生物制造摆脱对自然进化的依赖奠定基础。
5.分子之心已研发十多种兼具首创性和产业价值的AI蛋白质设计新方法，未来将继续拓展“按需设计”能力。
【环球网科技综合报道】6月18日消息，近日，国际人工智能顶会ICML 2025公布了本届论文审稿结果，由“AI蛋白质折叠奠基人”许锦波教授创立的AI蛋白质设计领军企业分子之心（MoleculeMind）与香港理工大学联合开展的研究取得重大突破，其研究成果“针对特定底物的检索增强零样本酶生成”被大会收录，这一成果在AI酶设计领域具有里程碑意义。
酶，作为自然界中高效且环保的“分子机器”，是推动现代生物医药、绿色化工、环保降解、绿色农业等万亿级生物经济发展的核心力量。然而，历经数亿年自然进化形成的天然酶，仅适用于自然界已知的反应。随着新型塑料、特定药物中间体、难降解污染物等不断涌现的人造化学分子出现，天然酶的能力已难以满足需求，酶的局限性成为生物制造领域亟待突破的瓶颈。
麦肯锡调研数据显示，“缺乏理想生物催化剂”是生物产业规模化生产的主要障碍，仅制药、化工、农业领域因酶限制导致的年产能损失就超过千亿美元。传统的酶发现与优化方法，如定向进化或理性设计，不仅耗时数月、成本高昂，还高度依赖专家经验，成功率不足1%，面对全新底物时更是几乎无能为力，无法满足产业发展的迫切需求。
近年来兴起的AI蛋白质设计为酶精准生成带来了新的希望。AI方法可通过学习大量已知酶的结构-功能关系来生成新的催化剂，使从头设计具有特定催化功能的酶成为可能。但AI的训练高度依赖已知的酶-底物配对数据，面对全新的人造分子时，AI模型常因缺乏训练数据而陷入困境。
针对新酶生成在没有直接催化数据条件下的核心难题，分子之心联合香港理工大学，巧妙融合生物信息大数据检索与生成式AI，创新性地提出了一种全新的AI酶设计方法——“SENZ”。相关论文已被ICML收录。
SENZ摒弃了当前主流的基于蛋白质相似性生成方法，转而基于底物结构相似性检索、创造功能相关的酶，打通了从“未知底物”直达“超级酶”的设计通道。该方法引导AI从“相似分子”的催化密码中解构核心规律，再重组为征服全新目标底物的“分子钥匙”，具备三重创新机制：首先，基于全球庞大的酶数据库，锁定那些虽无法直接催化目标分子、但底物在结构上与目标分子高度相似的已知酶，为酶设计提供“结构蓝图”；其次，在一个独创的酶-底物分类器的精准指导下，总结出生物反应的底层规律，构建“生物反应图谱”；最后，借助生成式AI设计出能够高效、精准地催化目标底物的全新酶蛋白。
研究团队为验证SENZ的先进性，设计了一个自然界不存在的污染物克星。甲基膦酸盐是一种难以降解的环境污染物，至今未发现有效的降解手段和高效的天然降解酶。团队将SENZ的设计结果与基于Transformer和蛋白质语言模型的无条件生成方法、结构生成方法等多种主流酶设计方法进行了对比，结果显示，SENZ生成的酶显著优于基线和天然酶。
香港理工合作团队表示，SENZ的成功相当于为每个化学分子都配备了一把专属的钥匙，生物制造有望摆脱对自然进化的依赖。在医药领域，可为复杂、难合成药物分子快速设计高效的酶催化路径，大幅降低生产成本，加速新药上市；在环保领域，可量身定制可高效降解塑料等顽固污染物的“超级酶”，为环境治理提供生物利器；在生物制造领域，可赋能生物基材料、精细化学品、食品添加剂等的绿色、高效生产。
SENZ只是分子之心设计的“生物钥匙”之一。目前，分子之心已经研发了十多种兼具首创性和产业价值的AI蛋白质设计新方法，包括全球首个多模态AI蛋白质基础大模型NewOrigin，和业界首个功能完善的一站式AI蛋白质预测、优化、设计技术平台MoleculeOS等。
依托这些前沿技术，分子之心已与凯赛生物等十余家生物制造、生物医药领域的头部企业深度合作，开发产业亟需的“超级蛋白”。例如，在生物制造领域，分子之心与凯赛联合优化了一个关键酶蛋白，相对于野生菌，AI设计的一个蛋白结构使菌种产率提高了5倍，有望进一步提升产品的商业收益。在药物研发领域，分子之心与药企联合攻关，用AI解决蛋白疫苗稳定性难题，仅用三天就设计出数十个理想的候选蛋白，且表现出更高的中和抗体滴度和更强的细胞免疫力，突破了相关疫苗稳定性专利。
分子之心创始人许锦波教授透露，未来三年，分子之心将把“按需设计”能力扩展至抗体、疫苗、工业酶全领域，持续锻造设计生物分子的AI新引擎，为应对健康、环境与可持续发展的重大挑战提供全新的“生物解决方案”。（文智）
